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Kovaleva GP、Efremova ON、Porkhachev VN、Rostova NN 人类与“人工智能”：人类社会背景
社会文化维度之外的经济表现。这种态度导致了以下后果：一方面，人类的改造活动和对自然的积极干预被绝对化；另一方面，科技进步的作用被绝对化，在此框架内，以“人工智能”为基础，信息技术设备的应用范围不断扩大。随着以“人工智能”为基础的技术积极渗透到人类活动的各个领域，人们认为人类将失去对科技进步的控制，人类有可能沦为科技附属品。公众思想中出现了一种担忧，即人类可能会失去其存在本质的深层特征，即“人性面孔”。 “人类面部现象是独一无二的，是所有心身现象中最重要的”[7，第 173 页] 10–31]。通过面容，我们可以辨别出一个人是否具有一定的理性；通过面容，我们可以判断他的人类本质。面部现象从精神、灵魂、身体和智力属性的角度代表一个人作为一个个体、作为一个整体的存在。现代本体论和社会人类学的超越导致需要批判地分析技术文化的基本价值并发现新的价值增长点，寻求新的发展战略[5]。在这些战略中，技术领域必须履行其与人相关的服务作用——为人类活动的各个领域提供服务的生产资料。制定目标的特权应该只属于人类，并且在转型人类学策略中应该考虑“面子因素”。本文的目的是确定技术文明的主要人类社会背景。从实现既定目标的角度，提出了作者对人类与“人工智能”之间关系形成问题的思想立场。方法论。作品采用了历史哲学的方法，可以分析“人工智能”在不同文化和历史阶段的发展。系统活动方法使得人们能够根据人脑和机器、生物和人工“神经网络”组织的一般参数来比较人类和“人工智能”的功能，从而概括所研究的材料并得出结论。结果。 “人工智能”（AI）是指
百里香和迷迭香提取物的抗菌活性
简介。在过去的几十年中，抗生素在治疗人类和动物的细菌感染方面发现了广泛的应用，并且它们被用作农业中的生长促进剂。然而，各种环境中抗生素耐药细菌物种的不断增长对细菌感染的靶向治疗构成了重大挑战。在某些地区，这种细菌耐药性激增背后的驾驶员是抗生素的使用。植物提取物及其活性化合物长期以来已被重新识别为其抗菌特性，并且经常被用于传统医学来对抗致病细菌。近年来，由于耐药性的出现以及与化学抗微药物相关的副作用，科学研究的重点已转向探索从植物衍生的生物活性物质。本质上，植物代表了庞大的潜在有益化学物质的储层，到目前为止，其中只有一小部分。这项工作的目的是确定百里香和迷迭香提取物的抗菌活性。材料和方法。Thyme and rosemary extracts were evaluated for their antimicrobial activity against a range of microorganisms, including Gram-positive bacteria ( Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Enterococcus faecalis, Geobacillus stearothermophilus ), Gram-negative bacteria ( Escherichia coli, Acinetobacter baumannii ）和酵母（白色念珠菌）。此方法是评估微生物活性的可靠手段。结果。结论。为了确保这些生物化合物的抗菌测试质量，采用了CLSI标准（临床和实验室标准研究所）的标准化井方法。在评估进行抗菌筛查后获得的结果后，发现两种乙醇提取物都对革兰氏阴性细菌和革兰氏阴性菌以及念珠菌的真菌都有影响。在G. stearothothomophi-lus（27.0 mm）和金黄色葡萄球菌（21.3 mm）中记录了最大的迷迭香提取物抑制区域。百里香提取物在细菌S.金黄色葡萄球菌（抑制区的直径26.3 mm）和蜡状芽孢杆菌（具有抑制区的直径为25.3 mm）上更为活跃。与迷迭香提取物（19.0 mm）相比，百里香提取物（29.3 mm）的抗真菌活性更为明显。与革兰氏阴性微生物相比，两种提取物在革兰氏阳性微生物上均表现出更高的活性。我们的数据证实迷迭香和百里香提取物具有抗菌和抗真菌活性。提取的百里香和迷迭香具有在不同浓度下抑制和灭活微生物的潜力。植物的天然抗菌剂可用于食品和制药行业，以预测病原体的生长和变质微生物，并提高保质期和稳定性。鉴于其抗菌特性，这些基于植物的产品为传统保存方法提供了令人信服的替代品，并使用化学防腐剂和添加剂。广泛的研究表达了它们在减少细菌和酵母菌生长方面的疗效。
Viva的时尚解决方案：革命性的内部和外部空间
“在建筑覆层和室内设计的动态世界中，Viva在铝制复合板（ACP）的领导者（ACP）中雕刻了一个利基市场。，该品牌拥有丰富的遗产，跨越了二十年，是质量，创新和风格的代名词。通过与建筑师和室内设计师合作，Viva开发了一种产品组合，可满足各种口味和趋势。是饰面饰面，石材纹理还是木制外观，Viva的ACP系列将美学与功能性结合在一起。通过强大的研发，广泛的自定义选择以及对可持续性的承诺，Viva不仅改变了内饰，而且还随着其在出口市场中日益增长的影响而产生了全球影响。”
下一批从2025年1月开始
Veezhinathan Kamakoti教授是一位著名的院士，计算机科学家，他正在为印度政府提供有关Meity的各种IT政策和研发计划的建议。他是印度理工学院马德拉斯（IITM）的主任。他还是印度政府国家安全顾问委员会（NSAB）的成员。他的研究兴趣包括VLSI设计，计算机架构和嵌入式系统。他在国际期刊和会议上发表了200多篇论文。他是几个奖项的获得者，包括Abdul Kalam Technology Innovation国家奖学金，IESA Techno Visionary Award和IBM教师奖。
远红外功能纺织材料的概述
本研究旨在强调基于将安全的，pyrolectric纳米颗粒掺入纤维的新世代功能纺织品材料的适用性。具有负离子发射特性的合成纤维含有半颗粒的石材颗粒（电气石，独居石，蛋白石），陶瓷，木炭，锆粉，硫硫酸盐，钛酸盐和此类矿物质的混合物。目前，通过引入矿物质获得产生pyroelectric效应的合成纤维（例如超精美的电气石粉）在旋转或通过将矿物分散到旋转溶液中之前融化聚合物。作为聚合物，聚乙烯三乙酸酯，乙酸聚氯乙烯，聚酰胺和粘胶均已使用。在低量中，这些矿物质几乎对人类健康没有影响。大量包含，它们往往太贵了（电气石，蛋白石），纤维变得苛刻而脆弱。当前的FIR功能纺织品材料面临一系列技术挑战：某些使用的化合物是放射性的（单济族）；如果颗粒尺寸太大（0.2-0.3µm），则可能导致产生高度不均匀的纤维，并早期磨损机械零件的安装；大多数商业pyroelectric织物都散发出低量的负离子（500-2600阴离子/cc）和FI射线，从而诱导低健康效应。涉及暴露于地球化合物的临床研究突出了对：血液循环，皮肤细胞再生，胶原蛋白和弹性蛋白的产生，睡眠调节，伤口的愈合和微循环的愈合和加速度的加速，慢性疼痛管理，慢性疼痛管理，血管内皮功能的改善，动脉粥样硬化的影响，动脉粥样硬化等<<<<
备注扩展 - GovInfo
挑战禁飞区。联军空军的优势是压倒性的。然而，他可以在北部和南部实施其他军事战略，这会给我们带来困难。首先，伊拉克人可以加大对伊拉克南部沼泽地区什叶派的地面攻击，看看联军愿意为保卫什叶派付出多大努力。禁飞区将减轻南部的一些苦难，但不一定能阻止该地区的炮火和坦克袭击。幸运的是，对什叶派进行更多的地面攻击可能会变得无效。南部沼泽地的大量湖泊和溪流使地形非常适合重型装甲。萨达姆还可以选择增加对伊拉克北部库尔德人的攻击。这样的举动对我们和目标库尔德人来说都可能更加困难。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
![[外部] 一项旨在打击 2024 年选举中人工智能欺诈行为的技术协议](/simg/4/48fa94f769433a18833afabdbe7373be6cf0b783.png)
[外部] 一项旨在打击 2024 年选举中人工智能欺诈行为的技术协议
a. 支持技术创新的发展，通过识别逼真的人工智能生成的图像和/或证明内容及其来源的真实性，以减轻由欺骗性人工智能选举内容带来的风险，但要理解所有此类解决方案都有局限性。这项工作可能包括但不限于开发分类器或强大的出处方法，如水印或签名元数据（例如 C2PA 或 SynthID 水印开发的标准）。b. 继续投资推进音频视频和图像的新出处技术创新。c. 努力在适当的情况下将机器可读信息附加到用户使用本协议范围内的模型生成的逼真的人工智能生成的音频、视频和图像内容中。